Título :	Diseño de pupilómetro, a nivel prototipo (basado en procesamiento de imágenes).
Autor(es):	Francisco Miguel García Herrera
Palabras clave:	Ingeniería y Tecnología Ciencias Tecnológicas Otras Especialidades Matemáticas
Fecha de publicación :	9-nov-2022
Editorial :	Ingeniería
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)
Resumen:	El procesamiento de imágenes digitales (Digital Image Processing o DIP) es un conjunto de técnicas, filtros y transformaciones que brindan la posibilidad de trabajar con una imagen; es útil para adquirir (o modificar) información de esta última para ser usada en estudios y aplicaciones diversas, como el entretenimiento, la información o, en el caso de este proyecto, la medicina. Varias de estas técnicas proceden de la morfología matemática, lo que permite al investigador trabajar de la mano con algoritmos de origen matemático para tratar a la imagen e identificar en ella patrones que sean de su interés, en particular patrones irregulares y pequeños, como son granos de dimensiones microscópicas o elementos más perceptibles, como el ojo y la pupila. Es así que el presente proyecto, haciendo uso del procesamiento de imágenes digitales, empleando diversas técnicas y filtros (como la introducción de la ´ ultima apertura única) y transformaciones (destacándose el diseño de marcadores únicos) propias de la morfología matemática, consiste en la realización de un pupilómetro capaz de medir y clasificar las pupilas de diferentes pacientes (en distintas circunstancias) de forma automatizada, para su uso en el diagnóstico de enfermedades y análisis de la forma de las propias pupilas. ´ En concreto, se muestra el uso de algoritmos basados en el diámetro de Feret, el cual ´ permite obtener tanto el área como el contorno de figuras irregulares por medio de promedios y estimaciones, así como de la reconstrucción de figuras gracias a estas últimas. Por otro lado, también se emplea el operador matemático de la ´ ultima apertura única, cuya utilidad recae en la recuperación de pérdidas en las estructuras de una imagen, así como en la separación de estas en un amplio espectro de niveles de gris, útil para la segmentación de imágenes de baja calidad. Así mismo, se emplean tres técnicas de medición para las pupilas: el propio diámetro de Feret, el conteo de píxeles el cual depende de lo que puedan recuperar de la pupila los algoritmos de morfología matemática, y el del promedio del contorno (o perímetro), a partir de gradientes, con base en la figura obtenida por los algoritmos de morfología matemática.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8625
Aparece en:	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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